一种职业用户画像的构建方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及大数据领域，公开了一种职业用户画像的构建方法、装置、设备及存储介质，用于提高职业用户画像的构建准确率。所述方法包括：将多个简历关键词以及初始行业信息输入简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业；查询N个第一候选岗位以及M个第二候选岗位，根据N个第一候选岗位和M个第二候选岗位，生成K个关联岗位；将多个简历关键词输入打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测信息；根据K个目标行业、K个关联岗位以及职业发展阶段预测信息构建目标用户的初始用户画像；根据行为数据信息，计算初始用户画像的目标可信度，并根据目标可信度，对初始用户画像进行修正，得到目标用户画像。得到目标用户画像。得到目标用户画像。

【技术实现步骤摘要】
一种职业用户画像的构建方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据领域，尤其涉及一种职业用户画像的构建方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]用户画像的构建在电子商务、内容分发领域应用较为广泛，大多数推荐系统会通过构建用户画像的方式进行精准的推荐。求职招聘领域同样有类似的需求：如人岗匹配、简历推荐、岗位推荐、职业信息推送等构建职业用户画像，分析出职场人士在职业领域相关的特征，对提升用户求职体验、企业寻找意向人才的效率、职业资讯的分发准确度有较大的提升。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种职业用户画像的构建方法、装置、设备及存储介质，用于提高职业用户画像的构建准确率。
[0004]本专利技术第一方面提供了一种职业用户画像的构建方法，所述职业用户画像的构建方法包括：获取目标用户的简历数据信息以及行为数据信息，并对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词；根据预置的行业和职业知识图谱匹配所述目标用户的初始行业信息，并将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业；根据所述多个简历关键词并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位，以及对所述多个简历关键词与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位，以及根据所述N个第一候选岗位和所述M个第二候选岗位，生成K个关联岗位；将所述多个简历关键词输入预置的打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测信息；根据所述K个目标行业、所述K个关联岗位以及所述职业发展阶段预测信息构建所述目标用户的初始用户画像；根据所述行为数据信息，计算所述初始用户画像的目标可信度，并根据所述目标可信度，对所述初始用户画像进行修正，得到目标用户画像。
[0005]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一实施方式中，所述获取目标用户的简历数据信息以及行为数据信息，并对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词，包括：获取目标用户的简历数据信息；对所述目标用户进行行为分析，得到行为数据信息，其中，所述行为数据信息包括：投递行为信息以及浏览行为信息；
对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词，其中，所述多个简历关键词包括：过往岗位、过往供职公司、工作经历、项目经历、意向岗位、职业技能以及自我评价。
[0006]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二实施方式中，所述根据预置的行业和职业知识图谱匹配所述目标用户的初始行业信息，并将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业，包括：对所述目标用户的过往岗位和过往供职公司与预置的行业和职业知识图谱进行匹配，得到初始行业信息；将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到多个行业预测结果；对所述多个行业预测结果进行加权计算，生成所述目标用户对应的K个目标行业。
[0007]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第三实施方式中，所述根据所述多个简历关键词并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位，以及对所述多个简历关键词与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位，以及根据所述N个第一候选岗位和所述M个第二候选岗位，生成K个关联岗位，包括：根据所述多个简历关键词中的意向岗位和过往岗位，并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位；对所述多个简历关键词中的工作经历、项目经历、职业技能以及自我评价与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位；计算所述N个第一候选岗位以及所述M个第二候选岗位的命中数和权重数据，生成K个关联岗位。
[0008]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四实施方式中，所述将所述多个简历关键词输入预置的打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测信息，包括：基于预设的职业发展阶段定义，对所述多个简历关键词中的过往岗位和工作经历进行识别，得到所述目标用户的当前职业发展阶段；通过预置的打分模型，对所述多个简历关键词进行职业发展阶段分类预测，得到职业发展阶段预测信息。
[0009]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第五实施方式中，所述根据所述行为数据信息，计算所述初始用户画像的目标可信度，并根据所述目标可信度，对所述初始用户画像进行修正，得到目标用户画像，包括：对所述行为数据信息中的投递行为信息以及浏览行为信息进行特征提取和向量转换，生成行为特征向量；对所述K个关联岗位进行向量转换，得到关联岗位特征向量；对所述行为特征向量和所述关联岗位特征向量进行向量距离运算，得到目标可信度；判断所述目标可信度是否低于预设阈值；若低于，则对所述初始用户画像进行修正，得到目标用户画像；若高于或者等于，则对所述初始用户画像打上可信度低标签，输出目标用户画像。
[0010]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第六实施方式中，所述职业用户画像的构建
方法还包括：对所述目标用户画像进行数据处理和向量转换，生成目标向量数据，其中，所述数据处理包括：异常值清洗、连续特征离散化、归一化以及标准化同意尺度；根据所述目标向量数据，对所述目标用户进行求职岗位推荐、企业人选推荐以及面向人才的职业资讯分发。
[0011]本专利技术第二方面提供了一种职业用户画像的构建装置，所述职业用户画像的构建装置包括：获取模块，用于获取目标用户的简历数据信息以及行为数据信息，并对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词；匹配模块，用于根据预置的行业和职业知识图谱匹配所述目标用户的初始行业信息，并将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业；查询模块，用于根据所述多个简历关键词并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位，以及对所述多个简历关键词与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位，以及根据所述N个第一候选岗位和所述M个第二候选岗位，生成K个关联岗位；预测模块，用于将所述多个简历关键词输入预置的打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测信息；构建模块，用于根据所述K个目标行业、所述K个关联岗位以及所述职业发展阶段预测信息构建所述目标用户的初始用户画像；修正模块，用于根据所述行为数据信息，计算所述初始用户画像的目标可信度，并根据所述目标可信度，对所述初始用户画像进行修正，得到目标用户画像。
[0012]结合第二方面，在本专利技术第二方面的第一实施方式中，所述获取模块具体用于：获取目标用户的简历数据信息；对所述目标用户进行行为分析，得到行为数据信息，其中，所述行为数据信息包括：投递行为信息以及浏览行为信息；对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词，其中，所述多个简历关键词包括：过往岗位、过往供职公司、工作经历、项目经历、意向岗位、职业技能以及自我评价。
[0013]结合第二方面，在本专利技术第二方面的第二实施方式中，所述匹配模块具体用于：对所述目标用户的过往岗位和过往供职公司与预置的行业和职业知识图谱进行匹配，得到初始行业信息；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种职业用户画像的构建方法，其特征在于，所述职业用户画像的构建方法包括：获取目标用户的简历数据信息以及行为数据信息，并对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词；根据预置的行业和职业知识图谱匹配所述目标用户的初始行业信息，并将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业；根据所述多个简历关键词并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位，以及对所述多个简历关键词与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位，以及根据所述N个第一候选岗位和所述M个第二候选岗位，生成K个关联岗位；将所述多个简历关键词输入预置的打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测信息；根据所述K个目标行业、所述K个关联岗位以及所述职业发展阶段预测信息构建所述目标用户的初始用户画像；根据所述行为数据信息，计算所述初始用户画像的目标可信度，并根据所述目标可信度，对所述初始用户画像进行修正，得到目标用户画像。2.根据权利要求1所述的职业用户画像的构建方法，其特征在于，所述获取目标用户的简历数据信息以及行为数据信息，并对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词，包括：获取目标用户的简历数据信息；对所述目标用户进行行为分析，得到行为数据信息，其中，所述行为数据信息包括：投递行为信息以及浏览行为信息；对所述简历数据信息进行关键词特征提取，得到多个简历关键词，其中，所述多个简历关键词包括：过往岗位、过往供职公司、工作经历、项目经历、意向岗位、职业技能以及自我评价。3.根据权利要求2所述的职业用户画像的构建方法，其特征在于，所述根据预置的行业和职业知识图谱匹配所述目标用户的初始行业信息，并将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到K个目标行业，包括：对所述目标用户的过往岗位和过往供职公司与预置的行业和职业知识图谱进行匹配，得到初始行业信息；将所述多个简历关键词以及所述初始行业信息输入预置的简历行业分类模型进行行业分类预测，得到多个行业预测结果；对所述多个行业预测结果进行加权计算，生成所述目标用户对应的K个目标行业。4.根据权利要求2所述的职业用户画像的构建方法，其特征在于，所述根据所述多个简历关键词并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位，以及对所述多个简历关键词与预置的岗位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位，以及根据所述N个第一候选岗位和所述M个第二候选岗位，生成K个关联岗位，包括：根据所述多个简历关键词中的意向岗位和过往岗位，并通过预置的岗位关系图谱查询N个第一候选岗位；对所述多个简历关键词中的工作经历、项目经历、职业技能以及自我评价与预置的岗
位知识图谱进行匹配，得到M个第二候选岗位；计算所述N个第一候选岗位以及所述M个第二候选岗位的命中数和权重数据，生成K个关联岗位。5.根据权利要求2所述的职业用户画像的构建方法，其特征在于，所述将所述多个简历关键词输入预置的打分模型进行职业发展阶段预测，得到职业发展阶段预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海东，童昌泰，
申请(专利权)人：深圳市一览网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：